Rozdiel medzi veľkými dátami a dátovou vedou
Prístup k veľkým údajom nie je možné ľahko dosiahnuť tradičnými metódami analýzy údajov. Štruktúrované údaje namiesto toho vyžadujú špecializované techniky, nástroje a systémy modelovania údajov na extrahovanie informácií a informácií podľa potreby organizácií. Dáta veda je vedecký prístup, ktorý používa matematické a štatistické nápady a počítačové nástroje na spracovanie veľkých dát. Dátová veda je špecializovaná oblasť, ktorá kombinuje viacero oblastí, ako sú štatistika, matematika, inteligentné techniky zberu údajov, čistenie údajov, ťažba a programovanie, aby sa pripravili a zosúladili veľké údaje pre inteligentnú analýzu s cieľom získať informácie a informácie.
Nižšie sú uvedené príslušné rozdiely v podrobnostiach:
V súčasnosti sme všetci svedkami nebývalého rastu informácií generovaných na celom svete a na internete, ktorých výsledkom je koncepcia veľkých údajov. Dáta veda je pomerne náročná oblasť kvôli zložitosti spojené s kombináciou a aplikáciou rôznych metód, algoritmov a zložitých programovacích techník vykonávať inteligentnú analýzu vo veľkých objemoch dát. Z tohto dôvodu sa oblasť vedy o údajoch vyvinula z veľkých údajov alebo veľké údaje a veda o údajoch sú neoddeliteľné. Medzi veľkými údajmi a vedou o údajoch však existuje veľa rozdielov.
Tento koncept sa vzťahuje na veľkú zbierku heterogénnych údajov z rôznych zdrojov a obvykle nie je k dispozícii v štandardných databázových formátoch, o ktorých vieme. Veľké dáta zahŕňajú všetky typy údajov, menovite štruktúrované, pološtrukturované a neštruktúrované informácie, ktoré možno ľahko nájsť na internete. Veľké dáta zahŕňajú,
- Neštruktúrované údaje - sociálne siete, e-maily, blogy, tweety, digitálne obrázky, digitálne audio / video kanály, online zdroje údajov, mobilné dáta, údaje zo senzorov, webové stránky atď.
- Pološtruktúrované - súbory XML, systémové denníky, textové súbory atď.
- Štruktúrované údaje - RDBMS (databázy), OLTP, transakčné údaje a ďalšie formáty štruktúrovaných údajov.
Preto všetky údaje a informácie bez ohľadu na ich typ alebo formát možno chápať ako veľké údaje. Veľké spracovanie údajov zvyčajne začína agregáciou údajov z viacerých zdrojov.
Obrázok: Príklad zdrojov údajov pre veľké dáta
Porovnanie údajov typu Head to Head Big Data vs Data Science (Infographics)
Kľúčové rozdiely medzi údajmi Big Data vs Data Science
Nižšie sú uvedené niektoré z hlavných rozdielov medzi koncepciami veľkých údajov a vedeckých údajov:
- Organizácie potrebujú veľké údaje na zlepšenie efektívnosti, pochopenie nových trhov a zvýšenie konkurencieschopnosti, zatiaľ čo veda o údajoch poskytuje metódy alebo mechanizmy na včasné porozumenie a využitie potenciálu veľkých údajov.
- V súčasnosti nie sú pre organizácie žiadne obmedzenia na množstvo cenných údajov, ktoré je možné zhromažďovať, ale na to, aby sa všetky tieto údaje mohli použiť na extrahovanie zmysluplných informácií pre organizačné rozhodnutia, je potrebná veda o údajoch.
- Veľké dáta sa vyznačujú rôznorodosťou a objemom rýchlosti (všeobecne známym ako 3V), zatiaľ čo veda o údajoch poskytuje metódy alebo techniky na analýzu údajov charakterizovaných 3V.
- Veľké dáta poskytujú potenciál pre výkon. Významnou výzvou však je vyťaženie informácií z veľkých dát s cieľom využiť ich potenciál na zvýšenie výkonu. Veda o údajoch využíva okrem deduktívneho a induktívneho zdôvodnenia aj teoretické a experimentálne prístupy. Preberá zodpovednosť za odhalenie všetkých skrytých užitočných informácií z komplexného súboru neštruktúrovaných údajov, čím podporuje organizácie pri realizácii potenciálu veľkých dát.
- Analýza veľkých údajov vykonáva ťažbu užitočných informácií z veľkého množstva súborov údajov. Na rozdiel od analýzy, veda o údajoch využíva algoritmy strojového učenia a štatistické metódy na to, aby sa počítač naučil učiť sa bez veľkého programovania na predpovedanie veľkých dát. Preto sa veda o údajoch nesmie zamieňať s analytikou veľkých údajov.
- Veľké údaje sa týkajú viac technológií (Hadoop, Java, Hive, atď.), Distribuovaných výpočtových a analytických nástrojov a softvéru. Je to v rozpore s vedou o údajoch, ktorá sa zameriava na stratégie pre obchodné rozhodnutia, šírenie údajov pomocou matematiky, štatistiky a štruktúr údajov a metód uvedených vyššie.
Z vyššie uvedených rozdielov medzi veľkými údajmi a vedou o údajoch možno poznamenať, že veda o údajoch je súčasťou koncepcie veľkých údajov. Dáta veda hrá dôležitú úlohu v mnohých oblastiach použitia. Veda o údajoch pracuje na veľkých údajoch, aby odvodila užitočné poznatky prostredníctvom prediktívnej analýzy, v ktorej sa výsledky používajú na inteligentné rozhodnutia. Preto je veda o údajoch zahrnutá skôr do veľkých údajov ako naopak.
Porovnávacia tabuľka Big Data vs Data Science
V nasledujúcej tabuľke sú uvedené základné rozdiely medzi veľkými a vedeckými údajmi.
| Základ pre porovnanie | Veľké dáta | Data Science |
|
zmysel |
|
|
| pojem |
|
|
| Základ formácie |
|
|
| Oblasti použitia |
|
|
| Prístup |
|
|
Záver -
V tomto príspevku sa skúma vznikajúca oblasť veľkých údajov a vedy o údajoch. Veľké údaje tu ostanú aj v nasledujúcich rokoch, pretože podľa súčasných trendov rastu údajov sa podľa odhadov časopisu Forbes do roku 2020 vygenerujú nové údaje rýchlosťou 1, 7 milióna MB za sekundu do roku 2020. Tento nárast veľkých údajov bude mať obrovský potenciál a organizácie ich musia efektívne riadiť. Je tu skúmaná oblasť dátovej vedy pre jej úlohu pri realizácii potenciálu veľkých dát. Veda o údajoch sa rýchlo vyvíja s novými technikami, ktoré sa vyvíjajú nepretržite a ktoré môžu odborníkov v oblasti vedy o údajoch podporovať v budúcnosti.
Odporúčané články:
Toto bol sprievodca pre Big Data vs Data Science, ich význam, Head to Head Porovnanie, Kľúčové rozdiely, Porovnávacia tabuľka a Záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Analýza veľkých dát dôležitá v pohostinskom priemysle
- 16 zaujímavých tipov, ako premeniť veľké dáta na veľký úspech
- Ako veľké údaje menia tvár zdravotnej starostlivosti
- Veda o dátach a jej rastúci význam